はじめまして！Data Scientistの白井と市川です。 今回は、先日第35回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN） に行ってきましたので、そのレポートをさせて頂ければと思います。 イベントの概要 発表の概要 人工市場(4件) (01) 人工市場を用いた取引単位の違いが裁定取引に与える影響の分析 (03) 人工市場を用いた決済期間が異なる市場間での裁定取引が各市場に与える影響の分析 (04) 人工市場を用いたサーキットブレーカーの性能調査 投資戦略(4件) (05) 米国経済指標の集団的変

こんにちは、ひるたんぬです。 この度「 AWS re:Invent 2025 」に参加できることになりましたので、現地での出来事や参加したセッションについてのレポートをお送りしたいと思います！ 今回は、四日目の出来事を振り返ります！ 今回の記事も比較的写真が多めの記事となります。ご了承くださいませ。 Day 4 re:Inventもいよいよ終盤に差し掛かってきました！ 今日も目玉イベントが目白押しです！ BuilderCards受け取り まずは、BuilderCardsを受け取りに行きました。 最近、弊社

こんにちは、ひるたんぬです。 この度「 AWS re:Invent 2025 」に参加できることになりましたので、現地での出来事や参加したセッションについてのレポートをお送りしたいと思います！ 今回は、四日目の出来事を振り返ります！ 今回の記事も比較的写真が多めの記事となります。ご了承くださいませ。 Day 4 re:Inventもいよいよ終盤に差し掛かってきました！ 今日も目玉イベントが目白押しです！ BuilderCards受け取り まずは、BuilderCardsを受け取りに行きました。 最近、弊社

はじめに こんにちは、株式会社バンダイナムコネクサスの山野です。 昨今のECサイトや動画プラットフォームにおいて、レコメンドや検索はユーザ体験を向上させるうえで今や欠かせない機能となっています。 しかし、高精度な検索システムを最初からフルスペックで実装しようとすると、膨大な開発コストと時間がかかります。意味検索、パーソナライズ、スペル補正、同義語辞書の整備、Google Knowledge Graphのような外部知識ベースとの統合など、考慮すべき要素は多岐にわたり、リソースが限られる中ですべてを実現するの

1.はじめに 本記事では、LLM-as-a-Judge（AIによる要約評価手法）を紹介し、検証結果を共有します。 対象読者：AI活用や自然言語処理、要約評価に関心のある方 1.はじめに 2.背景・目的：LLMによる要約評価の課題と改善の可能性 3.評価手法の解説：BLEU/ROUGEとLLM-as-a-Judgeの違い BLEU/ROUGE（単語一致ベース） LLM-as-a-Judge（意味理解ベース） 4.検証の概要：LLMモデルと要約評価の実験条件 5.評価算定方法：LLM-as-a-Judgeによ

はじめに 近年、生成AIの進化を支える大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）の開発には、莫大な計算資源と高効率な分散学習基盤が不可欠となっています。こうした需要に応え、国内における最先端の […]

RevComm Advent Calendar 2025 2日目です。 qiita.com AI Div. Research Group で機械学習のサービスの開発・運用(+MLOps)を行うチームでエンジニアリングマネージャーをしている高橋です。我々のチームは、EKSで音声解析や自然言語処理に関するサービスを提供したり、MLモデルの改善サイクルを回すための仕組みの構築を行っています。現在、あるプロジェクトでKubernetes の持つ宣言的定義でシンプルに管理しつつ、動的に状態を管理することができる K

フィールドサービス業務のデジタル変革により、資産の生成が指数関数的に増加し、それに伴いストレージ要件も増大しています。 SAP Field Service Management （SAP FSM）を使用する組織は、フィールドサービス技術者が取得するデジタル資産の管理において、ますます大きな課題に直面しています。これらの資産には、機器の写真、フォーム、顧客の署名、その他現場で管理される重要な資産が含まれます。この投稿では、 Amazon Web Services （AWS）を活用して、 SAP Clean

はじめに Turing CTO室に所属している東京科学大学(Institute of Science Tokyo)の藤井です。 本記事は、LLM, VLM開発の裏で行われるリアルなデバッグ作業の様子を紹介します。 LLM, VLMの開発の裏には本記事で紹介するような地道なデバッグ作業が多数あるのですが、なかなかその実態が伝わっていないように思います。できるだけ詳細にデバッグ作業の様子を記しましたので、実際の現場で行われている作業を追体験いただけますと幸いです。 Background まず、デバッグ作業を行

はじめにこんにちは、データサイエンティストの栗本です。LINEヤフーでは、最新の知見を業務に取り入れるべく、論文の社内共有会や社外研究会への参加などを積極的に行っています。その一環として、業務に関連す...

関係抽出 【連載】自然言語処理の研究動向　第7回 2025.10.31 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 リードマーケター　熊谷勇一 概　要 関係抽出（Relation Extraction、RE）は、エンティティ（文中で特定の実体や固有の対象を示す単語・句）を認識するだけでなく、それらがどうつながるかを理解する手法であり、企業内の情報を統合する上で不可欠な技術です。REは近年の技術的進歩により、ルールベースの処理手順からTransformerに基づく生成モデルへと進化し、テキ

Few-Shot NER（少数ショット学習による固有表現認識）　 【連載】自然言語処理の研究動向　第6回 2025.10.27 株式会社Laboro.AI　リードMLリサーチャー　趙 心怡 リードマーケター　熊谷勇一 概　要 Few-shot NER（少数ショット学習による固有表現認識（Named Entity Recognition、NER））は、人間が書いたままの未加工のテキストを構造化されたインサイトへと変換する方法に、変革をもたらしています。従来のNERモデルの構築には数千ものラベル付きデータが必

はじめに はじめまして。私は東京科学大学修士課程に所属している石田茂樹と申します。普段は横田研究室でLLMの医療応用に関す

ChatGPTのAPIとは。概要や導入方法、開発の限界について解説 2025.10.17 株式会社Laboro.AI　リードマーケター　熊谷勇一 執行役員 マーケティング部長　和田 崇 概　要 ChatGPTのAPIは、OpenAI社が提供する大規模言語モデルChatGPTを自社のアプリケーションやサービスに組み込むための開発用インターフェースです。2023年に公開され、企業が自社のアプリやウェブサービスに対話型AIの機能を追加できるようになりました。高度な自然言語処理モデルをインターネット経由のAPIと

こんにちは！筑波大学修士1年の朱 博瑄 ( @15sen3haku )です。 7月~9月の約3ヶ月間、AI Shift/サイバーエージェントにて、ミッション型インターンに参加させていただきました。 大学では自然言語処理に関する研究をしており、自然言語処理の社会実装や、ひいてはもっと広い範囲でのAIの社会実装を体感したいという思いから、今回のインターンに参加させていただきました。 本記事では、今回のインターンにて取り組んだ内容を紹介させていただきます！ タスク: AIエージェントにおけるコンテキスト圧縮につ